提高你的Java代码质量吧：不同的列表应该选择不同的遍历方法

一、分析 

在Java中，RandomAccess和Cloneable、Serializable一样都是标识接口，不需要任何实现，只是用来表明其实现类具有某种特质的，实现了Cloneable表明可以被拷贝，实现了Serializable接口表明被序列化了，实现了RandomAccess则表明这个类可以随机存取。 

ArrayList数组实现了RandomAccess接口（随机存取接口），标识着ArrayList是一个可以随机存取的列表，即元素之间没有关联，即两个位置相邻的元素之间没有相互依赖关系，可以随机访问和存储。 

LinkedList类也是一个列表，它是有序存取的，实现了双向链表、每个数据节点都有单个数据项，前面节点的引用（Previous Node）、本节点元素（Node Element）、后续节点的引用（Next Node）。也就是说LinkedList两个元素本来就是有联系的，我知道你存在，你知道我存在。 

二、场景 

我们来看一个场景，统计一个科目考试的平均分： 

public static void main(String[] args){     //学生数量，80万     int stuNum = 80 * 10000;     //List集合，记录所有学生的分数     List<Integer> socres = new ArrayList<Integer>(stuNum);     //写入分数     for(int i = 0; i < stuNum; i++){         scores.add(new Random.nextIne(150));     }      //记录开始计算时间     long start = System.currentTimeMillis();     System.out.println("平均分是：" + average(scores));     System.out.println("执行时间：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms"); }  //计算平均数 public static int average(List<Integer> list){     int sum = 0;     //遍历求和     for(int i : list){         num += i;     }      //除以人数，计算平均值     return sum/list.size(); } 

输出结果： 

平均分是：74 

执行时间：47ms 

仅仅求一个平均值就花费了47毫秒，考虑其他诸如加权平均值、补充平均值等的话，花费时间肯定更长。我们仔细分析一下arverage方法，加号操作是最基本操作，没有可以优化，我们可以尝试对List遍历进行优化。 

我们尝试一下，List的遍历还有另外一种形式，即通过下表方式来遍历，如下： 

public static int average(List<Integer> list){     int sum = 0;     //遍历求和     for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++){         sum += list.get(i);     }     //除以人数，计算平均值     return sum/list.size(); } 

采用下表方式遍历，输出结果： 

平均分：74 

执行时间：16ms 

执行时间大幅提升，性能提升65%。 

为什么会有如此提升呢？我们知道foreacher与下面代码等价： 

for(Iterator<Integer> i = list.iterator(); i.hasNext;){     sum += i.next(); } 

迭代器是23中设计模式的一种，提供一种方法访问一个容器对象中的各个元素，同时又无须暴露该对象的内部细节。也就是说对于ArrayList，需要先创建一个迭代器容器，然后屏蔽内部遍历细节，对外提供hasNext、next等方法。 

问题是ArrayList实现了RandomAccess接口，表明元素之间本没有关系，为了使用迭代器就需要强制建立一种互相“知晓”的关系，比如上一个元素可以判断是否有下一个元素，以及下一个元素是什么等关系，这也就是通过foreach遍历耗时的原因。 

对于LinkedList由分析讲述，元素之间已经有关联了，使用foreach也就是迭代器方式是不是更高呢？代码如下： 

public static void main(String[] args){     //学生数量，80万     int stuNum = 80 * 10000;     //List集合，记录所有学生分数     List<Integer> scores = new LinkedList<Integer>();      //写入分数     for(int i = 0; i < stuNum; i++){         scores.add(new Random.nextIne(150));     }      //记录开始计算时间     long start = System.currentTimeMillis();     System.out.println("平均分是：" + average(scores));     System.out.println("执行时间：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms"); } public static int average(List<Integer> list){     int sum = 0;     //foreach遍历求和     for(int i : list){         sum += i;     }     //除以人数，计算平均值     return sum/list.size(); } 

运行结果： 

平均分数：74 

执行时间：16ms 

确实如此效率非常高。你也可以测试一下使用下标的方式遍历LinkedList元素，效率非常低。 

我们查看源码： 

public E get(int index){     return entry(index).element; } 

由entry方法查找指定下标的节点，然后返回其包含的元素，看entry方法： 

private Entry<E> entry(int index){     //检查下标是否越界     Entry<E> e = header;     if(index < (size >> 1)){         //如果下标小于中间值，则从头节点开始搜索         for(int i = 0; i <= index; I++){         e = e.next;     }     }else{         //如果下标大于等于中间值，则从尾节点反向遍历         for(int i = size; i > index; i++){             e = e.previous;         }     }     return e; } 

想想，每次get方法，都遍历，性能从何说起！ 

三、建议 

列表的遍历不是那么简单，其中有很多“学问”，适时的选择最优的遍历方式，不要固化一种。 

明白了随机存取列表和有序列表的区别，我们average方法就必须重构了，以便实现不同列表采用不同的遍历方式，代码如下： 

public static int average(List<Integer> list){     int sum = 0;     if(list instanceof RandomAccess){         //可以随机存取，则使用下标遍历         for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++){         sum += list.get(i);     }     }else{         //有序存储，使用foreach方式         for(int i : list){             sum += I;         }     }      //除与人数，计算平均值     return sum/list.size(); } 

如此一来，列表遍历就可以”以不变应万变“了，无论是随机存储列表（for-i索引）还是有序列表（foreach），它都可以提供快速的遍历。